Data Science meets Utility – Machine Learning und AI liefern neue Anwendungen für die Energiewende

Die Energiewende bringt viele Herausforderungen und Möglichkeiten für alle Beteiligten mit sich. Der zunehmende Einsatz erneuerbarer Energiequellen sowie die Integration von E-Mobilität und Batteriespeichern erfordern innovative Anwendungen für Stromnetze und -märkte. Grundlage dafür sind Daten, die im Energiesystem erhoben und verarbeitet werden können. Im Rahmen des Förderprojekts enera wird unter anderem demonstriert, wie die wachsende Digitalisierung und zugehörige Technologien die Energiewende vorantreiben.

Ob Prognosen von Energieerzeugung und -verbrauch, Standortwahl für den Ausbau öffentlicher Ladeinfrastruktur für E-Mobilität oder Identifikation von Optimierungspotenzial beim Endkunden: statistische und maschinelle Lernverfahren bilden die Basis für innovative Ansätze. In diesem Vortrag zeigen wir anhand von konkreten Beispielen aus diesen Bereichen, welche Rolle Data-Science-Technologien im Spannungsfeld zwischen Digitalisierung und Energieversorgung spielen können

Vorkenntnisse

Es sind keine besonderen Vorkenntnisse notwendig.

Lernziele

Die Zuhörer bekommen einen Einblick in die Herausforderungen der Energiewende. Wir zeigen, welchen Beitrag Data Science liefern kann, um diesen Herausforderungen zu begegnen.